【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物材料领域，尤其涉及一种生物材料移植物的性能测试方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、生物材料移植物是生物医学领域中的一项重要技术。它在许多临床治疗中被广泛使用，如骨折修复、软组织修复、关节置换等。生物材料移植物具有许多优点，如可生物降解、生物相容性好、结构强度高等，而且可以根据不同的应用需求进行定制化设计。
2、然而，生物材料移植物的性能测试和评估是该领域研究中的一个重要挑战。传统的性能测试方法非常费时费力，需要大量的人工参与和实验室设备，而且测试结果受到许多因素的影响，如人为操作、实验误差、实验环境等。这不仅会增加成本和时间，还会导致测试结果的主观性和不可重复性。因此，研究人员开始探索基于确定性、可重复性和客观性的方法来测试和评估生物材料移植物的性能。
3、随着技术的发展，研究人员开始探索利用机器学习和深度学习等技术来解决上述问题。这些技术可以自动从生物材料移植物的原始数据中学习到有意义的特征，并可视化特征表示。随后，深度学习模型可以根据特征进行性能预测和分类，提高性能测试的准确性和可靠性。
4、例如，传统的机械性能测试通常需要对生物材料移植物进行拉伸、压缩、弯曲等一系列试验，但这些试验可能无法覆盖实际应用过程中的所有情况。利用深度学习技术，我们可以从实验数据中提取特征，然后将其用于构建深度神经网络模型，实现对未知的生物材料移植物进行预测和评估。此外，深度学习技术还可以整合多个数据源，如显微镜图像、组织学特征、化学成分等，以提高测试结果的准确性和可靠性。
6、综上所述，尽管现有技术在生物材料移植物的性能测试方面取得了一些进展，但仍存在一些局限性。进一步的研究和改进可以提高测试方法的准确性和可靠性，为生物材料移植物的设计和选择提供更科学的依据。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种生物材料移植物的性能测试方法、装置、设备及存储介质，用于提高测试方法的准确性和可靠性，为生物材料移植物的设计和选择提供更科学的依据。
2、本专利技术第一方面提供了一种生物材料移植物的性能测试方法，所述生物材料移植物的性能测试方法包括：提取到生物材料移植物的性能测试动作，所述生物材料移植物的性能测试动作包括生物材料移植物的参数原始数据集；依据生物材料移植物的参数原始数据加载至特征提取网络进行数据特征挖掘处理，以输出对应的运行数据挖掘特征表示，再将所述运行数据挖掘特征表示进行运行数据特征还原处理，以输出对应的关键性能数据特征、特征重要性排序数据、特征权重数据；依据所述关键性能数据特征、特征重要性排序数据、特征权重数据映射至超平面特征空间，以输出对应的支持向量结果，再依据支持向量结果，确定到所述生物材料移植物的性能测试代表数据。
3、可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述提取到生物材料移植物的性能测试动作，所述生物材料移植物的性能测试动作包括生物材料移植物的参数原始数据，包括：在所述性能测试动作中根据传感设备来获取生物材料移植物的一般数据，生物材料移植物的一般数据包括训练参数原始数据、优化参数原始数据和目标参数原始数据；将训练参数原始数据、优化参数原始数据和目标参数原始数据进行异常值处理，以输出得到生物材料移植物的参数原始数据集。
4、可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，依据生物材料移植物的参数原始数据加载至特征提取网络进行数据特征挖掘处理，以输出对应的运行数据挖掘特征表示，再将所述运行数据挖掘特征表示进行运行数据特征还原处理，以输出对应的关键性能数据特征、特征重要性排序数据、特征权重数据，包括：将所述参数原始数据集进行小波变换处理，以得到多维数据表示，以及，依据多维数据表示输入至特征提取网络，以输出特征向量、特征数据表示及向量数据表示；对所述输出特征向量、特征数据表示及向量数据表示加载至特征提取网络中进行运行逆变换矩阵处理，以输出对应的原始运行行为、原始行为语义数据和原始行为代表数据，通过原始运行行为、原始行为语义数据和原始行为代表数据来集合得到运行数据挖掘特征表示；基于运行数据挖掘特征表示进行标准化处理，得到运行数据挖掘特征标准数据，而后依据协方差矩阵得到运行数据协方差表示；通过所述运行数据协方差表示，得到数据的主成分方向表示，将运行数据挖掘特征标准数据按照主成分方向表示进行投影，得到对应的关键性能数据特征、特征重要性排序数据、特征权重数据。
5、可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述参数原始数据集包括生物材料移植物训练数据、生物材料移植物优化数据、生物材料移植物实际数据；所述特征提取网络通过对所述参数原始数据加载至待优化特征提取网络中进行网络优化形成，和/或对待优化特征提取网络进行多次更新，以形成所述待优化特征提取网络对应的特征提取网络；通过生物材料移植物训练数据加载到待优化特征提取网络中进行第一卷积核处理，得到生物材料移植物训练局部特征，依据生物材料移植物训练局部特征拼接得到生物材料移植物训练高维特征图；将所述生物材料移植物训练高维特征图输入到待优化特征提取网络中进行降采样处理，拼接得到生物材料移植物训练池化局部特征图，以及，依据生物材料移植物训练池化局部特征图进行全连接处理提取到生物材料移植物训练全连接特征图，以及，通过生物材料移植物训练全连接特征图映射到低维空间得到生物材料移植物训练向量，通过生物材料移植物训练向量得到生物材料移植物训练代表数据；再依据所述生物材料移植物训练代表数据和配置的生物材料移植物实际数据运行实际结果进行学习代价值的分析确定，以输出对应的异常分析学习代价值，以及，依据所述异常分析学习代价值对所述待优化特征提取网络进行网络优化，得到训练特征提取网络；通过生物材料移植物优化数据加载到训练特征提取网络中进行第二卷积核处理，得到生物材料移植物优化局部特征，依据生物材料移植物优化局部特征拼接得到生物材料移植物优化高维特征图；将所述生物材料移植物优化高维特征图输入到训练特征提取网络中进行降采样处理，拼接得到生物材料移植物优化池化局部特征图，以及，依据生物材料移植物优化池化局部特征图进行全连接处理提取到生物材料移植物优化全连接特征图，以及，通过生物材料移植物优化全连接特征图映射到低维空间得到生物材料移植物优化向量，通过生物材料移植物优化向量得到生物材料移植物优化代表数据；再依据所述生物材料移植物优化代表数据和配置的生物材料移植物实际数据运行实际结果进行学习代价值的分析确定，以输出对应的异常优化分析学习代价值，以及，依据所述异常优化分析本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种生物材料移植物的性能测试方法，其特征在于，所述生物材料移植物的性能测试方法包括：
2.根据权利要求1所述的生物材料移植物的性能测试方法，其特征在于，所述提取到生物材料移植物的性能测试动作，所述生物材料移植物的性能测试动作包括生物材料移植物的参数原始数据，包括：
3.根据权利要求1所述的生物材料移植物的性能测试方法，其特征在于，依据生物材料移植物的参数原始数据加载至特征提取网络进行数据特征挖掘处理，以输出对应的运行数据挖掘特征表示，再将所述运行数据挖掘特征表示进行运行数据特征还原处理，以输出对应的关键性能数据特征、特征重要性排序数据、特征权重数据，包括：
4.根据权利要求1或3所述的生物材料移植物的性能测试方法，其特征在于，所述参数原始数据集包括生物材料移植物训练数据、生物材料移植物优化数据、生物材料移植物实际数据；
5.根据权利要求4所述的生物材料移植物的性能测试方法，其特征在于，对待优化特征提取网络进行多次更新，以形成所述待优化特征提取网络对应的特征提取网络，包括：
6.根据权利要求1所述的生物材料移植物的性能
7.根据权利要求6所述的生物材料移植物的性能测试方法，其特征在于，将所述超高维特征向量投影到超平面上，从而得到输出的超平面特征表示，依据所述超平面特征表示，使用支持向量机训练分类器，得到支持向量结果，再依据支持向量结果，确定到所述生物材料移植物的性能测试代表数据，包括：
8.一种生物材料移植物的性能测试装置，其特征在于，所述生物材料移植物的性能测试装置包括：
9.一种生物材料移植物的性能测试设备，其特征在于，所述生物材料移植物的性能测试设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的生物材料移植物的性能测试方法。
...【技术特征摘要】
1.一种生物材料移植物的性能测试方法，其特征在于，所述生物材料移植物的性能测试方法包括：
2.根据权利要求1所述的生物材料移植物的性能测试方法，其特征在于，所述提取到生物材料移植物的性能测试动作，所述生物材料移植物的性能测试动作包括生物材料移植物的参数原始数据，包括：
3.根据权利要求1所述的生物材料移植物的性能测试方法，其特征在于，依据生物材料移植物的参数原始数据加载至特征提取网络进行数据特征挖掘处理，以输出对应的运行数据挖掘特征表示，再将所述运行数据挖掘特征表示进行运行数据特征还原处理，以输出对应的关键性能数据特征、特征重要性排序数据、特征权重数据，包括：
4.根据权利要求1或3所述的生物材料移植物的性能测试方法，其特征在于，所述参数原始数据集包括生物材料移植物训练数据、生物材料移植物优化数据、生物材料移植物实际数据；
5.根据权利要求4所述的生物材料移植物的性能测试方法，其特征在于，对待优化特征提取网络进行多次更新，以形成所述待优化特征提取网络对应的特征提取网络，包括：
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